北森趁早倒闭

在 AI 应用的场景中，rag可以说是一项必备的技术，在智能客服，导购 agent，智能创作等有检索需求的场景都会使用到，所以这里结合一些实际的应用场景和大家做一些分享一，数据准备数据准备是 rag 整个流水线中非常重要的一环，所以在实际的生产场景中，也主要是看数据解析，以及使用不同的向量库落库的过程 文件解析（pdf，docx，txt，md）目前常见的文件解析，就是利用 Apache tika 等开源库做解析组件，但对于一些富文本的数据，比如有图片和表格的情况，就要借用 ocr 等辅助手段大表格处理表格是比较常见的数据类型之一，但是大表格解析通常会有一些问题比如在切块的时候如果每一行都作为 ...

这个是啥意思啊？我不懂，第一次用这个。

这个职位怎么才刚发几个小时，然后就下了，连投简历的计划都没有嘛

很多人实习结束后都会陷入一个误区：觉得自己每天都在重复打杂、整理数据、改边角bug、帮忙跑流程，忙活一两个月，最后简历空空如也，没有任何能拿出手的含金量产出。其实真不是大厂不给机会，而是大多数实习生太被动，等着导师派活、等着别人教、等着任务上门。我这段时间的实习最大感悟：实习的产出从来不是等来的，是自己主动问、主动学、主动揽来的。哪怕只是普通业务岗、后端基础岗实习生，只要找对方法，完全能把无效打杂，变成能写进简历的硬核成果。首先，所有实习成长的核心，一定是啃透部门文档，这是最快出产出、最容易被忽略的捷径。绝大多数新人入职，扫两眼文档就觉得枯燥难懂，转头就等着导师安排简单活混日子。但部门文档是整...